Geri Dön

Çoruh havzasındaki aylık nehir akımlarının çok değişkenli stokastik modellemesi

Multivariate stochastic modeling of monthly streamflow of rivers in the Çoruh basin

  1. Tez No: 238042
  2. Yazar: FATİH TOSUNOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM CAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Çok değişkenli otoregressif model, çok değişkenli otoregressif-hareketli ortalama modeli, Çoruh Havzası, nehir akımı, Akaike Bilgi Kriteri, Multivariate autoregressive model, multivariate autoregressive-moving average model, Çoruh Basin, streamflow, Akaike Information Criterion
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 120

Özet

Bu çalışmada, ilk olarak sabit parametreli çok değişkenli otoregressif (AR) ve sabit parametreli çok değişkenli otoregressif-hareketli ortalama (ARMA) modellerinin metodolojisi ayrıntılı bir şekilde anlatılmış, daha sonra da Çoruh Havzası'ndaki 9 adet akım gözlem istasyonuna(2304, 2305, 2315, 2316, 2320, 2321, 2322, 2323, 2325) ait aylık nehir akımlarının çok değişkenli stokastik modelleri kurulmuştur. Çalışmada kullanılan aylık veriler Elektrik İşleri Etüt İdaresi (EİE) Akım Gözlem Yıllıklarındaki kayıtlardan alınmıştır. Modellerin kurulmasında Box-Jenkins metodolojisi takip edilmiştir.Çalışma kapsamında çok değişkenli AR(1), AR(2), ARMA(1,1) ve ARMA(1,2) modelleri kurulmuştur. En iyi modelin seçim aşamasında ise Akaike Bilgi Kriterine (AIC) başvurulmuş ve AIC değeri en küçük olan çok değişkenli AR(1) modelinin aylık akımlar için en iyi model olduğuna karar verilmiştir. Bu çok değişkenli AR(1) modeli kullanılarak tarihi seriyle aynı uzunlukta 100 adet sentetik seri türetilmiş. Bu türetilen serilerin tarihi serinin parametrelerini (ortalama, standart sapma ve otokorelasyon) %95 güven aralığında muhafaza ettiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, firstly methodology of multivariate autoregressive (AR) models with constant parameter and multivariate autoregressive-moving average (ARMA) models with constant parameter were comprehensively presented. Afterwards multivariate stochastic models were obtained for streamflow observations of 9 stations (2304, 2305, 2315, 2316, 2320, 2321, 2322, 2323, 2325) located in Çoruh Basin, Turkey. Studies were carried out by using data from the water years published by EIE. Box Jenkins methodology was followed to construct models.Within the scope of this study, four multivariate autoregressive models were constructed such as AR(1), AR(2), ARMA(1,1) and ARMA(1,2). The Akaike Information Criterion (AIC) test was applied while selecting the most efficient model and multivariate AR(1) model whose AIC value is the lowest was found as the best model for monthly streamflows. By using the AR(1) model, 100 synthetic streamflow series were generated, each being the same long as historic time series. These generated streamflow series were found to have the same statistical parameters (monthly mean, monthly standard deviation and autocorrelation) as the historic time series within %95 confidence intervals.

Benzer Tezler

  1. Çoruh havzasında aylık akımların tahmini ve debi süreklilik eğrilerinin elde edilmesi

    Estimation of monthly current and obtaining flow duration curve in Coruh basin

    MEHMET PEKSAYILIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ

  2. Çoruh havzasındaki aylık nehir akımlarının stokastik modellemesi

    Stochastic modelling of mean monthly flows in Çoruh basin

    HİLAL ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM CAN

  3. Hibrit dalgacık-sinir ağı modelleri ile aylık nehir akım tahmini

    Monthly river streamflow prediction with hybrid wavelet-neural network models

    MEHMET ŞAMİL GÜNEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞAN YILDIZ

  4. Evaluation of the variable infiltration capacity (VIC) model for hydrological simulation using remote sensing observations in the western Black Sea basin

    Batı Karadeniz havzasında uzaktan algılama gözlemleri kullanarak hidrojik simülasyon için değişken sızma kapasitesi (VIC) modelinin kapsamlı değerlendirilmesi

    MOTASEM E. A. ALFALOJI MOTASEM E. A. ALFALOJI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  5. Borçka barajı havzasında su rejimi, su kalitesi ve sediment veriminin SWAT kullanarak belirlenmesi ve modellenmesi

    Using SWAT to determine and model water regime, water quality and sediment yield in the watershed of Borcka dam

    SAİM YILDIRIMER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiArtvin Çoruh Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÖZALP